Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.319-320
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2015
본 연구는 빅데이터를 활용해서 유권자의 정치성향을 파악할 수 있는 방안을 세 가지 관점에서 제시하였다. 첫째, 군집분석은 유권자의 기본성향을 파악할 수 있는 방법으로 각 정당은 유권자의 데이터베이스를 확보해야 한다. 둘째, 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 어떤 영향을 끼치는가를 분석한 것으로 유권자들의 필요에 따른 정책을 세우는데 필요하다. 셋째, 연관성 분석은 특정 사물에 대한 선호도를 파악하여 유권자의 정치성향을 유추할 수 있는 방안을 말한다.
소상공인 창업자들이 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 가운데 소규모 자금 조달을 필요로 하는 이들을 위해 핀테크 기반의 새로운 금융서비스를 통해 소상공인 창업자의 금융 공급을 확산할 필요가 있다. 이러한 환경 변화 패러다임에서 본 연구는 빅데이터와 핀테크 솔루션의 활용이 소상공인의 매출과 금융지원에 미치는 영향을 살펴보기 위해 실제로 공공과 민간의 상권빅데이터자료를 수집하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 소상공인에 대한 금융혜택 증대를 위한 사업장의 매출증대 등 소상공인 창업자의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 상권빅데이터를 실증적으로 분석하여 효과성을 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 특히 자금의 대부분을 정책자금을 통해 조달하는 소상공인들이 일반 은행에서도 중소기업 대출의 하나로 비중 있게 이루어질 수 있도록 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인의 경쟁력 향상을 위한 효율적인 금융지원이 가능함을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 소상공인 창업자의 대출 등 금융지원 확대를 위한 사업성 평가에 상권빅데이터의 활용 가능성이 있는지를 중심으로 문헌적 연구방법 연구와 실증적 분석을 병행하였다. 본 연구는 핀테크와 빅데이터의 활용이 향후 소상공인 자금 조달의 발전 방향이 어떻게 되어야하는지를 모색해야하며, 소상공인을 포함하는 중소기업 신용평가방식의 발전 방향을 구체적으로 모색되어야 할 시점임을 의미하고 있다.
오늘날 학교는 교육수요자 중심으로 운영되며 정규 교육과정 이외의 교육활동이 많아지고 있다. 이러한 사교육의 증가는 사회적으로 이슈화 되고 있으며 정부나 교육청 같은 공공기관에서 방과후 활동 등 새로운 정책이나 방안을 제시하고 있지만 문제가 해결되지 않고 있다. 이러한 문제를 빅데이터 기술을 활용하여 교육에 앞서 학생들의 관심, 생각, 문제 등을 정보를 추출 및 분석하여 교육의 방향을 제시함으로써 사교육의 감소를 도모하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 빅데이터를 활용함으로써 교육청에게 학생들의 정보를 통계적으로 제공하여 교육 제도의 올바른 방향으로 정책 할 수 있도록 방안을 제시한다.
Korea has been showing a high interest in convergence centered on information and communication technologies for the past 10 years. However, with successful convergence of broadcasting and telecommunication sectors, successful convergence cases such as IPTV have been excluded. In some fields, The performance that citizens can experience is limited. In addition, the combination of the Internet of things and the big data shows that infinite data in the natural and social environment surrounding service users can be created and utilized to create better services. However, the division between departments and departments, And the limitations of policies and systems that can promote convergence of information and communication technologies. Therefore, in order to create new industries through the fusion of the Internet of things and big data, it is necessary to investigate what kind of inhibitory enzymes are present, to investigate the problems, to solve the problems, to develop technologies for activating the Internet and big data, And suggests ways to utilize the policy to promote convergence of related technologies.
With the recent growth of the big data technology market, interest in visualization technology has steadily increased over the past few years. Data visualization is currently used in a wide range of disciplines such as information science, computer science, human-computer interaction, statistics, data mining, cartography, and journalism, each with a slightly different meaning. Big data visualization in smart cities that require multidisciplinary research enables an objective and scientific approach to developing user-centered smart city services and related policies. In particular, spatial-based data visualization enables efficient collaboration of various stakeholders through visualization data in the process of establishing city policy. In this paper, a user-centered spatial big data visualization expression request method was derived by examining the spatial-based big data visualization expression process and principle from the viewpoint of effective information delivery, not just a visualization tool.
Recently, increasing use of big data have caused regulation factors of personal information and combination of pseudonymized information to emerge as key policy measures. Therefore, this study empirically analyzed the mediating effect and moderating effect of pseudonymized information combination as the third variable in the relationship between regulation factors of personal information and big data utilization. The analysis showed the following results: First, among personal information regulation factors, definition regulation, consent regulation, supervisory authority regulation, and punishment intensity regulation showed a positive(+) relationship with the big data utilization, while among pseudonymized information combination factors, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination were also found to be in a positive relationship with the use of big data. Second, among the factors of pseudonymized information combination, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination showed a positive(+) mediating effect in relation to regulation factors of personal information and big data utilization. Third, in the relationship between personal information regulation factors and big data utilization, the moderating effect hypothesis that each combination institution type of pseudonymized information (free-type, intermediary-type, and designated-type) would play a different role as a moderator was rejected. Based on the results of the empirical research, policy alternatives of 'Good Regulation' were proposed, which would maintain balance between protection of personal information and big data utilization.
In this paper, we investigate and analyze big data platform published at home and abroad. The results had a problem with personal information security on each platform. In particular, there was a vulnerability in the encryption of personal information stored in big data representative of HBase NoSQL DB that is commonly used for big data platform. However, data encryption and decryption cause the system load. In this paper, we propose a method of encryption with HBase, encryption and decryption systems, and methods for applying the personal information management system (PMIS) for each step of the way and big data platform to reduce the load on the network to communicate. And we propose a new big data platform that reflects this. Therefore, the proposed Big Data platform will greatly contribute to the activation of Big Data used to obtain personal information security and system performance efficiency.
Traffic safety policies have been established and carried out every five years according to the Traffic Safety Act. In addition to policies that are planned and carried out in the long run, there are also policies established to prevent the recurrence of various social issues and accidents. Citizens' participation in administrative affairs has recently seized the spotlight, and has become an efficient means of realizing administrative democracy. Based on big data analysis, this study aims to present how the "Kim Min-sik Case," which recently brought to the fore a social issue of strengthening laws on child school zones, has realized administrative democracy and contributed to legislation due to the emergence of the online platform called "national petition." Policy changes according to the cycle of issues are divided according to time series classification and what contents are devised in each section through text mining analysis. In this regard, the results of this study are expected to provide useful theoretical and practical implications for researchers and policymakers by presenting policy implications that it is important to prepare practical and realistic alternatives in solving policy problems.
The victory of Barack Obama in the presidential reelection, in which he got closer to voters by scientific election strategy based on data, is making a new paradigm of this scientific election mechanism. But it is within bounds to say that Korean election has developed based on emotional confrontation, rather than on the confrontation of policy or personal qualification. This study suggests a Big data-based election campaign strategy in an effort to reduce the harmful consequences of Korean election and to settle down a desirable campaign culture. To do so, this study examines the actual status and problems of Korean politics and election campaign. And then it designs a Korean election strategy model using Big data as an alternative to break through the problems. Last, it discusses the plan to utilize Big data.
It has been expanded the bandwidth of data usages due to the rapid developments of information technology and infra hardware and then it was proposed to new paradigm of Big Data era. It has a trend to increase a Big Data technology and its performance gradually, thus enterprises have realized the importance of Data and the movement to take advantage of Big Data becomes active. This study has been performed to verify the importance through select the factors in order to active adoption of Big Data technology and utilization when enterprises use Big Data. It was selected that Big Data characteristic factors are the natures of predictability, manageability, affordability, competitiveness, creativity, responsiveness and supportability on the study. It is verified and showed that manageability were influenced to introduce Big Data in order, at the result of survey and statistics for enterprise practitioners who have big data experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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